論文の概要: MMICL: Empowering Vision-language Model with Multi-Modal In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07915v2
• Date: Mon, 2 Oct 2023 14:46:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 13:11:36.626550
• Title: MMICL: Empowering Vision-language Model with Multi-Modal In-Context Learning
• Title（参考訳）: MMICL:マルチモーダルインコンテキスト学習による視覚言語モデルの構築
• Authors: Haozhe Zhao, Zefan Cai, Shuzheng Si, Xiaojian Ma, Kaikai An, Liang Chen, Zixuan Liu, Sheng Wang, Wenjuan Han, Baobao Chang
• Abstract要約: 本稿では,視覚言語モデルによるマルチモーダル入力を効率的に処理するための新しいアプローチであるMMICLを紹介する。 実験により,MMICLは多種多様な視覚言語タスクにおいて,最先端のゼロショット性能を実現することを確認した。 解析の結果,MMICLは複雑なマルチモーダル素早い理解の課題に効果的に取り組み,印象的なICL能力を実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.10449890564619
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Since the resurgence of deep learning, vision-language models (VLMs) enhanced by large language models (LLMs) have grown exponentially in popularity. However, while LLMs can utilize extensive background knowledge and task information with in-context learning, most VLMs still struggle with understanding complex multi-modal prompts with multiple images, making VLMs less effective in downstream vision-language tasks. In this paper, we address the limitation above by 1) introducing MMICL, a new approach to allow the VLM to deal with multi-modal inputs efficiently; 2) proposing a novel context scheme to augment the in-context learning ability of the VLM; 3) constructing the Multi-modal In-Context Learning (MIC) dataset, designed to enhance the VLM's ability to understand complex multi-modal prompts. Our experiments confirm that MMICL achieves new state-of-the-art zero-shot performance on a wide range of general vision-language tasks, especially for complex benchmarks, including MME and MMBench. Our analysis demonstrates that MMICL effectively tackles the challenge of complex multi-modal prompt understanding and emerges the impressive ICL ability. Furthermore, we observe that MMICL successfully alleviates language bias in VLMs, a common issue for VLMs that often leads to hallucination when faced with extensive textual context.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの復活以来,大規模言語モデル (LLM) によって強化された視覚言語モデル (VLM) が急速に普及してきた。 しかし、LLMは背景知識やタスク情報をコンテキスト内学習に利用できるが、多くのVLMは複雑なマルチモーダルプロンプトを複数の画像で理解することに苦慮しているため、VLMは下流の視覚言語タスクでは効果が低い。 本稿では,上記の制限について述べる。 1 MMICLの導入は、VLMがマルチモーダル入力を効率的に処理するための新しいアプローチである。 2) VLMの文脈内学習能力を高めるための新しい文脈スキームの提案 3)マルチモーダル・イン・コンテキスト・ラーニング(mic)データセットの構築は、vlmが複雑なマルチモーダル・プロンプトを理解する能力を高めるために設計されている。 実験の結果,MME や MMBench などの複雑なベンチマークにおいて,多種多様な視覚言語タスクにおいて,MMICL が新たなゼロショット性能を実現することを確認した。 解析の結果,MMICLは複雑なマルチモーダル素早い理解の課題に効果的に取り組み,印象的なICL能力を実現していることがわかった。 さらに,mmiclはvlmsにおける言語バイアスの軽減に成功しており,広義のテキスト文脈に直面すると幻覚を生じやすいvlmsの一般的な問題である。

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